基于数据驱动的物流电动汽车充电行为分析

发布时间：2018-06-18 06:09

  本文选题：城市交通 + 充电行为　； 参考：《交通运输系统工程与信息》2017年01期

【摘要】：为研究城市配送中物流电动汽车用户的充电行为规律,本文采集70辆物流电动车2014年一年的充放电数据,并采用数据挖掘相关分析方法,建立考虑物流电动汽车的充电电量状态及充电时刻的充电行为模型.研究结果表明:用户一般在SOC为30%~50%时为车辆进行充电,车辆开始充电时的剩余电量服从μ=0.48、σ=0.22的正态分布;车辆开始充电时刻主要集中在14:00-16:00之间.通过数据实验证明本文所建立的充电行为模型具有较高的精确性,同时具有较好的实用性,为车辆的充电调度和用户的出行安排提供科学的决策支持.
[Abstract]:In order to study the charging behavior of logistics electric vehicle users in urban distribution, this paper collects charging and discharging data of 70 logistics electric vehicles in 2014, and adopts data mining related analysis method. The charging behavior model considering the charging state and charging time of logistics electric vehicle is established. The results show that the user generally charges the vehicle when SOC is between 30 and 50, and the remaining electric load is normal distribution from 渭 0.48, 蟽 0.22 when the vehicle starts charging, and the starting charging time of the vehicle is mainly between 14: 00-16: 00. The experimental results show that the proposed charging behavior model has high accuracy and good practicability. It provides scientific decision support for vehicle charging scheduling and user travel arrangement.
【作者单位】： 北京交通大学城市复杂交通系统理论与技术教育部重点实验室;北京城市交通协同创新中心;
【基金】：国家自然科学基金(714710014) 中央高校基本科研业务费(T15JB00150) 山东省重点研发计划(2016GGX105004)~~
【分类号】：U491

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2034461